如何按列值对python pandas数据帧进行十进制，然后对每个十进制数求和？
要按列值对Python Pandas数据帧进行十进制，然后对每个十进制数求和，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入所需的库：
import pandas as pd- 创建一个数据帧：
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)- 将数据帧的列值转换为十进制：
df_decimal = df.apply(lambda x: int(''.join(str(i) for i in x), 2))这里使用了apply函数和lambda表达式，将每列的二进制值转换为十进制。
- 对每个十进制数求和：
sum_decimal = df_decimal.sum()完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
df_decimal = df.apply(lambda x: int(''.join(str(i) for i in x), 2))
sum_decimal = df_decimal.sum()
print("按列值转换为十进制后的数据帧：")
print(df_decimal)
print("每个十进制数的求和结果：")
print(sum_decimal)这样就可以按列值对数据帧进行十进制转换，并对每个十进制数求和了。
注意：在这个回答中，没有提及任何特定的云计算品牌商的产品。
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1回答
def dailyTimeDistributionFeatures ( dailyCallDistribution_dictionary, missingValue = -999, lowSampleValue = -666, numberOfFeatures = 14, sampleSizeThreshold = 3 ):
featureSelection = {}
for date in dailyCallDistribution_dictionary:
date_timestruct = datetime.datetime.fromtim
浏览 91提问于2013-07-05得票数 1
1回答
我有一个用逗号分隔的csv文件，每行有215列。文件非常大，我使用pandas dataframe pd.read_csv()和块来读取数据。文件中的一行有214列，而不是215列，但dataframe读取数据时将NaN应用于最后一列。 有没有办法在pandas dataframe中标识此行，因为我更喜欢dataframe而不是csv_reader。 注意:最后一列也可以为null，因此按等于null的最后一列过滤数据帧将不起作用
浏览 19提问于2020-09-30得票数 0
2回答
在R中，我可以这样做：
myvec <- seq(from = 5, to = 10)^2
mydf <- data.frame(matrix(data = myvec, ncol = 3,byrow = TRUE))
> mydf
X1 X2 X3
1 25 36 49
2 64 81 100
请注意，我可以通过传入ncol参数来指定数据帧的形状。然后，我可以按行或按列(在本例中是按行)填充它。
如果我用Python/Pandas复制这段代码，那么创建序列就足够简单了：
myData = [x**2 for x in range(5,11) ]
然而，如何轻松地制
浏览 3提问于2017-08-03得票数 13
回答已采纳
有没有人知道pandas，python中的所有列？我刚刚为pandas创建了一个包含超过20,000列的数据帧，但我得到了内存错误。
非常感谢
浏览 5提问于2013-10-07得票数 1
我有一个python脚本，组织有关NHL球员的网站数据。这些值被放入一个数据帧中。我还建立了一个函数，它接受球员的名字和球队名称，以获得球员的总工资排成一列。我希望将球员的名字(F1，F2，F3)从数据帧传递给函数( names )，并将结果存储在我的excel工作表(totalSalary)中。 我尝试过将iloc函数传递给函数，但我感到困惑。 from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd
import colorama
import crayons
import datetime
import xlsx
浏览 10提问于2019-02-03得票数 0
pandas.DataFrame.round()在以下数据框架上提供了一些不可预测的输出。有人能帮我了解一下这里发生了什么吗？
df = pd.DataFrame([(61.21, 69.32), (65.1938, .67)], columns=['A', 'B'], dtype='float32')
df.round(2)
上述代码输出：
A B
0 61.209999 69.32
1 65.190002 0.67
为什么圆(2)不截断小数点后的前2位数字？当我对dtype=‘float64 64’进
浏览 2提问于2020-02-07得票数 3
回答已采纳
我想根据特定列中的值有条件地对我的DataFrame进行分组。 以下是我正在使用的数据帧的示例： date id height
dd/mm/yyyy 1A 6
dd/mm/yyyy 2A 4
dd/mm/yyyy 1B 5
dd/mm/yyyy 2B 1 我希望能够根据id列值中是否包含"A“或"B”对我的所有观察结果进行分组。我尝试过使用.filter()方法，如下所示： sides = df.groupby("id").filter(lambda group: "A"
浏览 37提问于2019-06-07得票数 0
回答已采纳
假设每个Python代码都有以下内容：
import pandas as pd
import numpy as np
在Pandas中，如果我有一个2列的数据帧，其中一列是数字数组，我可以将数组的值相加得到一个数组。
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'numbers' : [np.array([1, 2, 3, 4]),np.array([2, 4, 2, 4]),np.array([2, 3, 4, 5]),np.arra
浏览 8提问于2015-09-03得票数 2
1回答
基于pyspark的均值漂移聚类
、、、、
我们正在尝试将一个普通的python代码库迁移到pyspark。议程是对数据帧(以前是pandas，现在是spark)进行一些过滤，然后按user-ids对其进行分组，最后在顶部应用meanshift集群。 我在分组数据上使用pandas_udf(df.schema, PandasUDFType.GROUPED_MAP)。但现在，最终输出的表示方式出现了问题。 假设我们在输入数据帧中有两列：user-id和location。对于每个用户，我们需要获取所有集群(在location上)，只保留最大的一个，然后返回其属性，这是一个3维向量。让我们假设3元组的列是col-1、col-2和col-3。
浏览 11提问于2019-05-14得票数 0
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嗨，我已经计算了在整个数据帧中出现NAs (缺失值)的总和，并使用代码将其保存到新列。
df$NAS<-sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))
a1<-data.frame(a)
我想知道我是否想得到在eg栏中出现的具体条目的总和。列中的“未指定”
浏览 1提问于2018-03-01得票数 0
回答已采纳
按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。
那么，我是否可以按列对数据帧进行排序，例如名为count的列，但也可以按索引值对其进行排序？按降序对列进行排序也是可行的，但是按升序对索引进行排序是否可行呢？
我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道通过首先对索引执行reset_index()并对其进行排序，然后再次创建索引，就可以实现这里所要求的结果。但是，这是不是更直观、更有效的方法呢？
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
1回答
我正在对一个pandas数据帧使用groupby()操作。然后，我尝试对每一行的列求和。但是，在调用sum()时，我一直收到错误消息。 我附上了我的代码如下： bike_use = bike_use.groupby(['road_name', 'count_point_id'])['pedal_cycles', 'two_wheeled_motor_vehicles'].sum(axis = 1) 我得到的错误是： TypeError: sum() got an unexpected keyword argument '
浏览 12提问于2020-12-04得票数 0
1回答
熊猫群的混乱--难以驾驭的类型
、、、、
使用Pandas数据帧按特性分组，我希望按列c_b分组，并计算列c_a和列c_c的唯一计数。我的预期结果是，
预期结果，
c_b,c_a_unique_count,c_c_unique_count
python,2,2
c++,2,2
遇到关于unhashable type的奇怪错误，有人有什么想法吗？谢谢。
输入文件，
c_a,c_b,c_c,c_d
hello,python,numpy,0.0
hi,python,pandas,1.0
ho,c++,vector,0.0
ho,c++,std,1.0
go,c++,std,0.0
源代码
sample = pd.read_csv('
浏览 1提问于2016-08-27得票数 0
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我可以按名称访问命名元组的元素，如下所示( * )： from collections import namedtuple
Car = namedtuple('Car', 'color mileage')
my_car = Car('red', 100)
print my_car.color 但是，我如何使用一个变量来指定我想要访问的字段的名称呢？例如。 field = 'color'
my_car[field] # doesn't work
my_car.field # doesn't work 我的实际用例是
浏览 66提问于2017-06-19得票数 82
回答已采纳
1回答
我正在用一组时间序列数据在K均值聚类中尝试K的不同变体。对于每个实验，我想总结每个集群标签的时间序列，并对它们进行预测。 例如:如果我将时间序列分成3个集群，我想要将属于集群1的所有时间序列(按列)和属于集群2的所有时间序列相加，对于集群3也是如此。之后，我将对每个聚合的时间序列集群进行预测，但我不需要关于预测部分的帮助。 我在考虑将集群标签添加到原始数据帧中，然后使用.loc和一个循环来提取与相同集群相对应的时间序列。但我想知道是否有更有效的方法？ import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
fr
浏览 6提问于2020-07-03得票数 0
回答已采纳
如果我想找出一个至少有一个零值的pandas数据帧中的所有特性，那么我可以使用以下命令。
df.isin([0]).sum()
这是简单而优雅的。找到具有负值的特征的等价物是什么？
似乎没有简单的方法来找出pandas数据帧中至少有一个负值的所有列。你能帮帮忙吗？在此之前，非常感谢您。
浏览 0提问于2020-10-01得票数 0
我正在使用python执行数据分析。我需要将数据类型从datatime.time转换为float，就像我们将单元格格式从"time“更改为"number”一样。
我可以将数据加载到excel中，更改列格式，再将它们导出到CSV，最后再加载到数据帧中，但我不想再次执行所有这些过程。
谢谢你的帮忙!
浏览 70提问于2016-09-17得票数 0
如何按特定的列名对pandas的数据帧进行排序？我的数据框列如下所示： +-------+-------+-----+------+------+----------+
|movieId| title |drama|horror|action| comedy |
+-------+-------+-----+------+------+----------+
| |
+-------+-------+-----+------+------+----------+ 我只想按列对数据帧进行排序=‘戏剧’
浏览 17提问于2020-08-31得票数 2
1回答
我有一个pandas数据帧，其中一列包含列表格式的tield (即2ndchange) 我想按原样将它插入到数据库中，但我得到了一个错误。 我正在执行下面这句话： df_playbyplay.to_sql('playbyplay', con=engine, if_exists='replace', index=False) 并且它失败了，错误如下： ProgrammingError：(mysql.connector.errors.ProgrammingError)处理pyformat参数失败；Python 'list‘无法转换为MySQL类型[SQL：
浏览 12提问于2020-03-25得票数 1
我有以下示例数据帧： column1,column2,column3
tom,0100,544
tim,0101,514
ben,0899,1512 第三列包含useraccountcontrolflag，每行代表一个用户条目。这些标志是累积的。这意味着禁用用户帐户，UserAccountControl设置为514 (2 + 512)。在我的示例中- tim是禁用的。 我想为每个标志创建一个新列，如果设置了标志，它将赋值1，否则赋值为0。 对于上面的示例，输出将如下所示： column1 column2 column3 DISABELDACCOUNT NORMALUSER PASS
浏览 19提问于2019-01-16得票数 0
我有一个大约1,500行15列的Python数据帧。对于一个特定的列，我想删除每行的前3个字符。作为一个简单的例子，这里有一个数据帧：
import pandas as pd
d = {
'Report Number':['8761234567', '8679876543','8994434555'],
'Name' :['George', 'Bill', 'Sally']
}
d = pd.DataFrame(d)
我想
浏览 5提问于2017-02-21得票数 43
回答已采纳
我有一个python-pandas-dataframe，其中第一列是user_id，其余的列是标记(从tag_0到tag_122)。我有以下格式的数据：
UserId Tag_0 Tag_1
7867688 0 5
7867688 0 3
7867688 3 0
7867688 3.5 3.5
7867688 4 4
7867688 3.5 0
我的目标是为每个user_id实现Sum(Tag)/Count(NonZero(Tags))
df.groupby('user_id').sum()给了我sum(tag)，但是我对计算非零值一无所知
是否可以在一条
浏览 9提问于2014-09-26得票数 75
1回答
我只是想知道是否有可能对每列末尾显示总值的数据帧求和，同时将标签字符串描述保留在零列中(就像在Excel中一样)？
我使用的是Python 2.7
浏览 3提问于2017-05-01得票数 0
我希望有人能帮助我。我是Python的新手，我有一个包含111列和超过40000行的数据帧。所有列都包含NaN值(有些列比其他列包含更多的NaN )，所以我想删除那些至少有80%的NaN值的列。我该怎么做呢？
为了解决我的问题，我尝试了以下代码
df1=df.apply(lambda x : x.isnull().sum()/len(x) < 0.8, axis=0)
函数x.isnull().sum()/len(x)是将列x中的NaN的数量除以x的长度，< 0.8的部分是选择那些包含少于80%的NaN的列。
问题是，当我运行这段代码时，我只得到列的名称和布尔值"True“
浏览 3提问于2016-08-23得票数 0
回答已采纳
我有一个Oracle表，其中包含类型为VARCHAR2 (即字符串)和类型为NUMBER (即带有小数部分的数值)的列。并且数值列实际上包含带有小数点的值，而不是整数值。
但是，当我通过pandas.read_sql将这个表读入Pandas数据帧时，我收到的数据帧中的数字列是int64。如何避免这种情况，并接收包含完整十进制值的float列？
我正在使用以下版本
python : 3.7.4.final.0
pandas : 1.0.3
Oracle : 18c Enterprise Edition / Version 18.9.0.
浏览 3提问于2020-05-28得票数 2
1回答
我在python中有一个变量列表，我希望能够访问每行和每列中单个值的索引。因为我是python的新手，所以我不知道是否有其他方法可以访问索引或按行和列选择单个值。
到目前为止，我找到的唯一方法是使用pandas库，但由于安装过程中出现问题，我无法使用pandas。请告诉我如何创建数据帧(不使用pandas)或任何其他数据结构，以便我可以通过它们的索引，按行和按列访问它的值。
假设我有以下列表：(实际上，当我尝试查找数据结构类型时，python说它是一个列表。
(['Name' 'Age' 'Smoking' 'Gr
浏览 2提问于2016-09-04得票数 1
回答已采纳
我正在尝试编写一个函数，该函数接受数据帧，按列对数据帧进行分组，然后使用第二列的平均值从最大到最小对该列进行排序。我正在尝试返回一个数据帧。我同时使用了seaborn和pandas。
这就是我到目前为止所知道的
def table(df, columnone, columntwo):
dfnew = df.groupby([columnone])[columntwo].nlargest()
return dfnew
我不太确定我错过了什么，或者我应该寻找什么。我是python的新手，如果有任何帮助，我将不胜感激。
浏览 1提问于2021-04-21得票数 0
我是pandas的新手，所以如果我忽略了一些显而易见的事情，请原谅我，但我似乎在前面的问题中找不到答案。
我试图将一个表导入到Pandas中，该表有任意数量的空格作为分隔符。下面是数据的一个示例：
*PRODUCT : Backscatter Ratio - 1064.0 nm ^
Altitude 2010/03/23 17:01:00 2010/03/23 17:03:00 ...
1.50 1 1
浏览 6提问于2012-06-12得票数 1
在python中，我正在尝试找到最快的方法来散列pandas数据帧中的每个值。
我知道任何字符串都可以使用以下命令进行散列：
hash('a string')
但是如何在pandas数据框的每个元素上应用这个函数呢？
这可能是一件非常简单的事情，但我刚刚开始使用python。
浏览 0提问于2015-05-10得票数 13
回答已采纳
我是python/pandas的新手，正在尝试遍历数据框的一列并打印所有美国州的缩写(以便从Quandl获取数据)。我不知道为什么我不能按编号选择列，for循环也不会按名称迭代列。 fifty_states一个数据帧列表，fifty_states[0]是我想要的特定数据帧(50行x 13列)。print(fifty_states[0]['Abbreviation'])给出了我感兴趣的列，但是我的for循环肯定是有缺陷的，因为它只返回'FMAC/HPI_Abbreviation‘。 fifty_states=pd.read_html('https://simpl
浏览 53提问于2019-05-22得票数 0
回答已采纳
我有一个大型的pandas数据帧，它在整个数据帧中包含不同数量的列。下面是一个示例：Current dataframe example 我想根据数据帧的列数将其拆分成多个数据帧。 示例输出图像如下：Output image 谢谢。
浏览 12提问于2019-10-13得票数 1
我正在绘制数据帧(pandas)字段中的一些计数，我发现X轴是按计数(降序)排序的。是否可以按字段的字母顺序进行排序？ 以下是Python代码： df['cartype'].value_counts().plot(kind='bar') 这是按计数排序的，但我想按车类型名称排序。有什么解决方案吗？
浏览 66提问于2019-09-11得票数 1
回答已采纳
我是Python Pandas的新手，有一个关于使用Pandas、Dataframe、groupby和filters的问题。 以下是我的示例数据帧： data = {
'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5', 'A6'],
'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B3', 'B4', 'B5'],
'
浏览 11提问于2020-12-07得票数 2
1回答
使用Python /Numpy中的货币数据，由于小数的浮点表示，我正在经历“意外”的舍入行为。例如
import numpy as np
np.round(19.95 * 0.9, 2)
17.949999999999999
按照我在学校学到的小数来计算，结果是17.955，所以我期望四舍五入到17.96。
如何用Python表示数字以实现“十进制风格”四舍五入？我见过十进制模块和货币包，但我不知道如何在Pandas数据帧中有效地使用它们。
解决方案：
如果其他人感兴趣，我就是这样解决问题的：
from decimal import Decimal
import pandas as p
浏览 2提问于2016-01-08得票数 4
回答已采纳
我是一个使用Python的新手，从使用SQL开始，我一直使用PANDAS从CSV文件构建报告，并取得了相当的成功。多亏了这个网站，我能够回答大多数问题，但我似乎无法找到问题的答案：
我有一个数据帧，它有两列，我希望能够在第一列上分组，并显示连接到第三列的第二列中的最低和最高字母值。在SQL中我可以很容易地做到这一点，但正如我所说的，我很难在Python/Pandas中理解它
示例：
源数据：
LINK_NAME，CITY_NAME
林卡，Citya
林卡，城市
Linkb，Cityx
Linkb，城市
所需输出：
LINK_NAME，LINKID
林卡，CityaCityz
Linkb，Cit
浏览 3提问于2020-02-02得票数 0
2回答
我有一个包含两个列、小时和TotalHours的表，这两个列都是数字的(5，2)，我想对所有行进行求和。
正如您在下面的图像中所看到的，列之间的区别是，第一列包含六进制格式的分钟，而第二列包含按百分比格式表示的分钟( (minutes : 60 = x : 100) )。
除了列和格式之外，我使用的是，如何以六进制格式求出所有行的总和？
注意：
1)我使用的是SQL SERVER 2008。
2)我必须使用数字(5，2)格式作为两列的输入。
浏览 0提问于2015-01-30得票数 0
回答已采纳
我是Python的新手，正在和Pandas打交道。更具体地说，我在数据框中有一列(感觉分数)，它由多个单词组成，如下所示： *Treatment* *Sensory scores*
A soft, short
B soft, tender
C short, tender 现在我想在数据框中添加额外的列“soft”、“short”和“tender”，这样就可以像这样提取和量化各个分数： *Treatment* *Sensory scores* *soft* *short* *tender*
A
浏览 19提问于2021-02-09得票数 1
1回答
在pandas中重塑表格
、、、
下面是我在合并多个查询日志数据帧时创建的数据帧的摘录：
keyword hits date average time
1 the cat sat on 10 10-Jan 10
2 who is the sea 5 10-Jan 1.2
3 under the earth 30 1-Dec
浏览 0提问于2013-05-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试跨Pandas数据帧的列进行求和，当每列中都有NaN时，我得到的结果是sum =0；根据文档，我预期sum =NaN。下面是我得到的信息：
In [136]: df = pd.DataFrame()
In [137]: df['a'] = [1,2,np.nan,3]
In [138]: df['b'] = [4,5,np.nan,6]
In [139]: df
Out[139]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 NaN NaN
3 3 6
In [140]: df['total'] =
浏览 0提问于2015-10-31得票数 33
我在Python中有Pandas数据框架，如下所示，请注意，每个值都是字符串！
IDX | COL1 | COL2
------------------
ABC | 130 | 0
DEF | 5409 | 346
GHI | 34.9 | 25.3
我试图在上面的数据帧中实现上千个分隔符，所以我需要如下所示：
IDX | COL1 | COL2
------------------
ABC | 130 | 0
DEF | 5 409 | 346
GHI | 34.9 | 25.3
注意：
每个值都是stringIDX列是索引索引GHI只有%的值，例如: 34.9和25.3，这两个行应
浏览 4提问于2021-09-14得票数 0
回答已采纳
我从aws s3-bucket下载了一堆csv文件，并将它们放入数据帧中。在将dataframe上传到sql server之前，我想更改dataframe的列，使其具有正确的数据类型。 当我在一个列上运行astype('float64')时，我想要改变它，不仅改变数据类型，还改变数据。 代码： df['testcol'] = df['lineId'].astype('float64') pycharm image of the result 我附上了一张图片，以直观地显示错误。如您所见，第三列(testcol)中的数据与第二列(
浏览 88提问于2020-06-24得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个大约360列的Pandas数据框。我希望根据在其余列中有多少列的值大于0的计数，将另一列添加到另一帧中。我的所有列的类型都是浮动64。
如果这是我的原始数据帧
column A column B column C ...............Column Z
0 1.5 6.77 3.33
3.5 4.5 0 0
0 0 0.98 0
.
.
.
2.35 4.32
浏览 23提问于2021-02-26得票数 0
1回答
我已经编写了以下Python/Pandas代码，将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b)，得到M x N数据帧C：
def multiply_columns(A, b):
C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index)
return C
换句话说，它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。
代码运行良好，但是我想不起这个操作的正式名称了。有什么想法？
浏览 12提问于2015-03-17得票数 1
我一直在尝试通过定位包含字符串negative的单元格来重新排序pandas中的数据帧，删除此行，并在数据帧中添加一个新列，以区分包含字符串negative的单元格之前的行，并将其称为'POSITIVE'，而在字符串之后的行，则称为'NEGATIVE'。 这是数据帧的最小示例： d = {'col1': [1, 2, 'negative', 4,5],
'col2': [6,7,None, 8,9],
'col3':[10,11,None,12,13] }
data = pd.DataFram
浏览 8提问于2020-09-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我在生成数据透视表时遇到了一些问题。我试着用Python做到这一点。现在我有了测试表： 表1 ? 我想做的表看起来像这样： 表2 ? 我写了代码，但仍然有两列，但没有总和。 import pandas as pd
import numpy as np
table = pd.read_excel('test.xlsx',0)
print(table.head())
print(pd.pivot_table(table,values=["A","B","C","D","E",
浏览 23提问于2020-04-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个数据帧：data和rules。
>>>data >>>rules
vendor rule
0 googel 0 google
1 google 1 dell
2 googly 2 macbook
在计算了每个供应商和规则之间的Levenshtein相似度之后，我尝试将两个新列添
浏览 0提问于2017-08-25得票数 8
回答已采纳
1回答
背景 我有一个针对不同时间段(列)的大约200个国家(行)的数据集。此数据集的Pandas数据帧如下： data = {'Country': ['Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Andorra', 'Angola'],
'1958-1962': [0, 0, 0, 0, 0],
'2008-2012': [0.0, 0.0, 8.425, 0.0, 0.0],
'201
浏览 16提问于2020-06-12得票数 0
回答已采纳
我有一组有顺序ID的记录。记录集按ID字段排序。我想取一个滚动窗口，有10个记录(即记录0-9，然后记录1-10，记录2-11，等等)。在Python和Pandas中，以下内容工作得很好：
windows = my_data_frame.rolling(10).sum().dropna()
我想在Apache中完成同样的任务。读取似乎是通过时间戳进行窗口化的唯一方法。此外，意味着，为了通过记录完成窗口，我需要在每个记录中添加一个任意时间戳，然后在该时间戳上添加一个窗口。
我对Apache非常陌生，因为按记录加窗口基本上是Pandas中的一行，我觉得我在Beam中遗漏了一些东西，这将使我能够完成
浏览 1提问于2018-01-01得票数 0
回答已采纳
1回答
下面的代码是为了让我的问题更容易理解而编写的。我想创建一个概览表，为此，我将遍历到列' order‘的所有唯一元素，为该列的每个唯一元素创建一个dataframe，然后我将使用.value_counts获得列'Status’的每个元素所表示的百分比，然后将其保存到另一个数据帧中，这是我的概览表。
Overview_Table = pd.DataFrame()
for i, val in enumerate(df['Order'):
dfi = df.loc[df['Order']==val]
status = pd.DataFra
浏览 4提问于2019-10-25得票数 0
回答已采纳
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